恭喜应用材料以色列公司O·肖比获国家专利权
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龙图腾网恭喜应用材料以色列公司申请的专利基于机器学习的半导体样本中的缺陷分类获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN113439276B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202080014800.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于机器学习的半导体样本中的缺陷分类是由O·肖比;B·科恩;K·萨夫琴科;O·施塔利德设计研发完成，并于2020-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于机器学习的半导体样本中的缺陷分类在说明书摘要公布了：提供一种自动缺陷分类的方法及其系统。所述方法包括：获得提供一组缺陷的物理属性的信息的数据，所述一组缺陷的物理属性可用于区分多个类别中的不同类别的缺陷；训练第一机器学习模型以针对给定缺陷生成提供所述物理属性的值的信息多标签输出向量，从而针对给定缺陷生成多标签描述符；以及使用经训练的第一机器学习模型以生成样本中的缺陷的多标签描述符。所述方法可以进一步包括：获得提供多标签数据集的信息的数据，每个数据集唯一地指示多个类别中的相应类别并且包括物理属性的唯一的一组值；以及通过将分别生成的缺陷的多标签描述符与多标签数据集相匹配来对样本中的缺陷进行分类。
本发明授权基于机器学习的半导体样本中的缺陷分类在权利要求书中公布了：1.一种将半导体样本中的缺陷自动分类为多个类别的方法，所述方法包括通过处理和存储器电路系统PMC来：获得所述缺陷的一组物理属性，所述一组物理属性能用于区分所述多个类别中的不同类别的缺陷；获得提供多标签数据集的信息的数据，每个数据集唯一地指示所述多个类别中的相应类别并且包括来自所述一组物理属性中的物理属性的唯一的一组值；以及训练第一机器学习模型，使用所述数据以处理包括提供给定缺陷的信息的一个或多个图像的样品，以便针对所述给定缺陷生成提供来自所述一组物理属性中的所述物理属性的值的信息的多标签输出向量，从而针对所述给定缺陷生成多标签描述符。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人应用材料以色列公司，其通讯地址为：以色列瑞哈佛特市；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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